(57)【要約】【課題】  未登録語を高速、かつ高精度に既存のシソーラスに追加できるようにする。【解決手段】  未登録語文脈抽出部１２は入力した未登録語がコーパス２１に出現している文脈に関するデータを出力する。共起単語抽出部１３は文脈データから未登録語と共起単語の組を求め、その組の統計量を計算する。関連語抽出部１４は共起単語データ２２を用いて、コーパス２１中の登録済み単語と共起する単語の組の出現状況が未登録語と共起する単語の場合と類似するものを求めて、各組の統計量を基に未登録語と登録済み単語の関係度を計算して、関連語を抽出する。登録ノード候補選定部１５は未登録語に対する関連語の登録ノードを未登録語の登録ノード候補として選定する。【選択図】  図１
2005326952.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
単語登録装置が概念辞書に未登録の単語を登録する、概念辞書への単語登録方法であって、
未登録語入力手段が未登録語を入力する未登録語入力ステップと、
関連度計算手段がコーパス中の未登録語の前後の単語の出現状況と、コーパス中の概念辞書に登録済みの単語の前後の出現状況を比べて、未登録語と登録済み単語の対の関連度を計算する関連度計算ステップと、
未登録語登録手段が関連度または所定の条件に基づいて、単語対から登録済み単語のシソーラス上の登録ノードを未登録語の登録候補として選び、未登録語を登録する未登録語登録ステップと
を有する概念辞書への単語登録方法。
【請求項２】
単語登録装置が概念辞書に未登録の単語を登録する、概念辞書への単語登録方法であって、
未登録語入力手段が未登録語を入力する未登録語入力ステップと、
関係情報抽出手段がコーパスを用いて入力した未登録語に対する別の語との関係情報を抽出する関係情報抽出ステップと、
特徴ベクトル作成手段が未登録語に対する別の語との関係情報から未登録語の特徴ベクトルを作成する特徴ベクトル作成ステップと、
未登録語登録手段が未登録語の特徴ベクトルと事前にノードごとに学習した分類器を用いて、シソーラスの特定のノードから、シソーラスの構造を利用して、関連のあるノードを順に、未登録語がノードに含まれるかどうかを調べ、ノードに含まれる度合いの高い未登録語をシソーラスに登録する未登録語登録ステップと
を有する概念辞書への単語登録方法。
【請求項３】
前記未登録語登録ステップは、請求項１の単語登録方法で求められた、未登録語の登録ノードの候補を基点として、未登録語が順にノードに属するかどうかを調べ、未登録語をシソーラスに登録する、請求項２に記載の概念辞書への単語登録方法。
【請求項４】
前記未登録語登録ステップは、入力した未登録語がコーパス中に出現しなかったり、出現が僅かな場合に、ネットワーク上もしくは記録媒体にある、未登録語を含む文書を取得可能な場所から収集して、コーパスに追加するステップを有する、請求項１から３のいずれかに記載の概念辞書への単語登録方法。
【請求項５】
概念辞書に未登録な単語を登録する、概念辞書への単語登録装置であって、
未登録語を入力する未登録語入力手段と、
コーパス中の未登録語の前後の単語の出現状況と、コーパス中の概念辞書に登録済みの単語の前後の出現状況を比べて、未登録語と登録済み単語の対の関連度を計算する関連度計算手段と、
関連度または所定の条件に基づいて、単語対から登録済み単語のシソーラス上の登録ノードを未登録語の登録候補として選び、未登録語を登録する未登録語登録手段と
を有する、概念辞書への単語登録装置。
【請求項６】
概念辞書に未登録な単語を登録する、概念辞書への単語登録装置であって、
未登録語を入力する未登録語入力手段と、
コーパスを用いて、入力した未登録語に対する別の語との関係情報を抽出する関係情報抽出手段と、
未登録語に対する別の語との関係情報から未登録語の特徴ベクトルを作成する特徴ベクトル作成手段と、
未登録語の特徴ベクトルと事前にノードごとに学習した分類器を用いて、シソーラスの特定のノードから、シソーラスの構造を利用して、関連のあるノードを順に、未登録語がノードに含まれるかどうかを調べ、ノードに含まれる度合いの高い未登録語を登録する未登録語登録手段と
を有する概念辞書への単語登録装置。
【請求項７】
前記未登録語登録手段は、請求項５の単語登録装置で求められた、未登録語の登録ノードの候補を基点として、未登録語が順にノードに属するかどうかを調べ、未登録語をシソーラスに登録する、請求項６に記載の概念辞書への単語登録装置。
【請求項８】
前記未登録語入力手段は、入力した未登録語がコーパス中に出現しなかったり、出現が僅かな場合に、ネットワーク上もしくは記録媒体にある、未登録語を含む文書を取得可能な場所から収集して、コーパスに追加する、請求項５から７のいずれかに記載の概念辞書への単語登録装置。
【請求項９】
請求項５から８のいずれかに記載の、概念辞書への単語登録装置の機能をコンピュータで実行するためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、語の意味関係に基づいて記述された既存の概念辞書（シソーラス）に、未登録である語を追加する方法および装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
自然言語処理の分野では高精度な検索や機械翻訳を行うために「語を意味によって分類配列し、同義語、類義語、上位語、下位語、反義語、対義語などを記述した辞書」であるシソーラスが用いられている（非特許文献１）。しかし、次々と新語が生まれる中で、未登録の語をシソーラスのどの概念（ノード）に追加すべきかを決めるのは困難である。
【０００３】
そこで、従来技術１として、シソーラスの間違ったノードへ登録してしまう確率をベイズ基準で最小化する方法により、未知語を既存シソーラスへ登録するものがある（特許文献１）。この技術では、多段の階層からなるシソーラスを利用しているが、各ノードを独立に扱っているため、シソーラスが多段の階層であるという情報を有効に活かしていない。
【０００４】
また、従来技術２として、シソーラス上にない単語に対して、その単語がシソーラスのどのあたりに配置される可能性が高いかをコーパスから抽出した統計情報を用いて決定するものがある（非特許文献２）。しかしながら、シソーラスは各単語をノードとするもので、未知語が属する可能性が最もである範囲を大まかに求めるものであり、実際に登録すべき箇所の決定はできない。
【０００５】
また、従来技術３として、漢字の表意性に注目した文字情報と、コーパスから得られる共起情報から、既存の日本語シソーラスへ未登録語を登録するものがある（非特許文献３）。この技術では、多段の階層からなるシソーラスを利用しているが、ある階層およびそれより下の階層に含まれている語を１つの概念集合（ノード）を作り、各概念集合に対して独立に扱っているため、シソーラスが多段の階層であるという情報を有効に活かしていない。
【０００６】
また、従来技術１〜３は、事前に準備したコーパスを用いて、シソーラスへ未登録語を登録したり、登録されそうな範囲を決めたりするものであるが、確率や共起情報などの統計的な情報を用いて登録箇所を決定する場合、事前に準備したコーパスで未登録語が出現しなかったり、出現が少なければ、登録できなかったり、誤ったりする。
【非特許文献１】長尾真編、「自然言語処理」、岩波書店、１９９６年４月２６日第１刷発行、ｐ．２３６。
【特許文献１】特開２００１−２２７６１号公報
【非特許文献２】浦本直彦、「コーパスに基づくシソーラス――統計情報を用いた既存のシソーラスへの未知語の配置」、情報処理学会論文誌、Ｖｏｌ．３７、Ｎｏ．１２、１９９６。
【非特許文献３】中山拓也、松本裕治、「シソーラスへの未登録語の自動登録」、自然言語処理１２０−１６、１９９７。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の目的は、未登録語を高速、かつ高精度に既存のシソーラスに追加することができる、概念辞書への単語登録方法、装置、およびプログラムを提供することにある。
【０００８】
本発明の他の目的は、未登録語がコーパスに出現しなかったり、少なかったりする場合に、最新の未登録語も高精度でシソーラスへ登録することができる、概念辞書への単語登録方法、装置、およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の第１の態様によれば、概念辞書の単語登録方法は、
未登録語入力手段が未登録語を入力する未登録語入力ステップと、
関連度計算手段がコーパス中の未登録語の前後の単語の出現状況と、コーパス中の概念辞書に登録済みの単語の前後の出現状況を比べて、未登録語と登録済み単語の対の関連度を計算する関連度計算ステップと、
未登録語登録手段が関連度または所定の条件に基づいて、単語対から登録済み単語のシソーラス上の登録ノードを未登録語の登録候補として選び、未登録語を登録する未登録語登録ステップと
を有する。
【００１０】
本発明の第２の態様によれば、概念辞書の単語登録方法は、
未登録語入力手段が未登録語を入力する未登録語入力ステップと、
関係情報抽出手段がコーパスを用いて入力した未登録語に対する別の語との関係情報を抽出するステップと、
特徴ベクトル作成手段が未登録語に対する別の語との関係情報から未登録語の特徴ベクトルを作成する特徴ベクトル作成ステップと、
未登録語登録ステップが未登録語の特徴ベクトルと事前にノードごとに学習した分類器を用いて、シソーラスの特定のノードから、シソーラスの構造を利用して、関連のあるノードを順に、未登録語がノードに含まれるかどうかを調べ、ノードに含まれる度合いの高い未登録語をシソーラスに登録する未登録語登録ステップと
を有する。
【００１１】
まず、コーパスから未登録語の文脈を求め、また、未登録語と類似した文脈で使用されている登録済みの語を関連語として求めて、登録済みの語のシソーラス上のノードを未登録語の登録ノード候補と定める。次に、未登録語が各ノードに含まれるかどうかを、事前に正誤データを用いて学習した分類器を用いて、登録ノード候補を基点に階層構造を考慮して段階的に各ノードの分類器による判定を行い、未登録語をシソーラスに追加する。これにより、未登録語を既存のシソーラスへ高速かつ高精度で追加することができる。
【００１２】
また、コーパス中の未登録語の出現頻度が少ない場合は、インターネットから未登録語が含まれている文書を収集し、コーパスに追加することで、最新の未登録語もシソーラスへ登録することができる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明は、未登録語に対して大量コーパスから同じような文脈で利用されている登録済み単語を求めて、登録済み単語に対するノードを未登録語の登録ノード候補と定め、次に、高精度な分類器で登録ノード候補を基点に登録ノードかどうかの判定を段階的に行うことで、未登録語を高速、かつ高精度に既存のシソーラスに追加することができる。
【００１４】
また、未登録語がコーパスに出現しなかったり、少なかったりする場合は、インターネットから未登録語が含まれている文書を収集してコーパスに追加することで、最新の未登録語も高精度にシソーラスへ登録することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００１６】
［第１の実施形態］
図１は本発明の一実施形態の単語登録装置の構成図、図２はその処理の流れを示す図である。
【００１７】
本実施形態の単語登録装置は文書収集部１１と未登録語文脈抽出部１２と共起単語抽出部１３と関連語抽出部１４と登録ノード候補選定部１５と単語関係抽出部１６と特徴ベクトル作成部１７と登録ノード調査・選定部１８とコーパス２１と共起単語データ２２と学習済みデータ２３とシソーラス２４で構成される。
【００１８】
文書収集部１１はシソーラス２４に未登録の語を入力し（ステップ１０１）、入力した未登録語がコーパス２１に出現しないか少ない場合に、インターネットから文書を収集してコーパス２１に追加する（ステップ１０２）。未登録語文脈抽出部１２は入力した未登録語がコーパス２１に出現している文脈に関するデータを出力する（ステップ１０３）。共起単語抽出部１３は未登録語文脈抽出部１２で得られた文脈データから未登録語と共起単語の組を求め、その組の統計量を計算する（ステップ１０４）。関連語抽出部１４は共起単語データ２２を用いて、コーパス２１中の登録済み単語と共起する単語の組の出現状況が未登録語と共起する単語の場合と類似するものを求めて、各組の統計量を基に未登録語と登録済み単語の関連度を計算して、関連語を抽出する（ステップ１０５）。登録ノード候補選定部１５は未登録語に対する関連語の登録ノードを未登録語の登録ノード候補として選定する（ステップ１０６）。単語関係抽出部１６は入力した未登録語に対して、未登録語文脈抽出部１２で得られた文脈データを用いて別の語との関係情報を抽出する（ステップ１０７）。特徴ベクトル作成部１７は未登録語に対する別の語との関係情報から、未登録語の特徴ベクトルを作成する（ステップ１０８）。登録ノード調査・選定部１８は、あらかじめ求めた未登録語の登録ノード候補を基点にシソーラス２４の階層構造を考慮して、未登録語がノードに含まれるかどうかを未登録語の特徴ベクトルと学習済みデータ２３を用いて調べ、選定し、シソーラス２４に登録する（ステップ１０９）。
【００１９】
次に、本実施形態の動作を具体例により説明する。
【００２０】
文書収集部１１は、未登録語を入力し、インターネットから未登録語を含む文書を収集し、既に文書が納められているコーパス２１に追加する。なお、入力した未登録語に対するコーパス２１中の出現数が少なく、あらかじめ定めた値未満の場合にのみ、インターネットから未登録語を含む文書を収集しても構わない。例えば、未登録語“リー”が入力され、インターネットにある検索エンジンで未登録語をキーワード検索し、所定の検索件数となるまで概要文やリンク先文書を収集し、それをタグなどの不要部分を除いてコーパス２１に追加する。
【００２１】
未登録語文脈抽出部１２は、未登録語を入力し、コーパス２１から未登録語が出現している文脈を抽出し、解析処理を行い、未登録語の文脈データを出力する。なお、文脈データには、その文脈が出現する文書番号も対応付けておく。例えば、未登録語“リー”が入力され、コーパス２１中で未登録語“リー”が現れる箇所とその前後Ｎ文字（例えば、５文字）である“レドさんとリーさんは天使”が文書番号１から抽出され、抽出文字列に対して形態素解析を行うと、未登録語の文脈データ“１：レ（未知）／ド（未知）／さん（名詞）／と（助詞）／リー（名詞）／さん（名詞）／は（助詞）／天使（名詞）”が得られる。なお、“：”の前は文書番号を表す。
【００２２】
共起単語抽出部１３は、未登録語文脈抽出部１２で得られた未登録語の文脈データを入力し、未登録語の前後Ｍ個の単語を共起単語の組として抽出する。また、未登録語と共起単語の組について、コーパス２１中の出現頻度およびコーパス２１中に出現する文書数（文書頻度）を求める。例えば、未登録語の文脈データ“１：レ（未知）／ド（未知）／さん（名詞）／と（助詞）／リー（名詞）／さん（名詞）／は（助詞）／悪魔（名詞）”について、未登録語“リー”の前後に現れる１単語の名詞を抽出するとした場合、未登録語と共起単語の組“１：さん／リー／さん”が得られる。なお、“：”の前は文書番号を表す。全ての未登録語の文脈データから未登録語と共起単語の組を抽出した後、未登録語と共起単語の組が同じものを集めることで、コーパス２１中の出現頻度が計算され、さらに、文書番号の異なり数からコーパス２１中の文書頻度が求まる。例えば、未登録語と共起単語の組“１：さん／リー／さん”は、出現頻度１、文書頻度１であるということを組と対応付けておく。なお、文脈データ中の形態素解析の単語区切りと未登録語とにずれがある場合は、未登録語に該当する箇所の形態素解析の区切りは無視し、無視されない部分に関して同様の処理を行ったり（例えば、“山田太郎”が未登録語で、その箇所を含む前後Ｎ文字が“…者の山田太郎氏…”であり、形態素解析すると“…者／の／山田／太郎／氏…”となる場合は、未登録語“山田太郎”と形態素解析結果“山田／太郎”の区切りが異なっている部分のみ形態素区切りを無視すればよい）、文字種を考慮してカタカナの途中に未登録語が現れる場合（例えば、“リーマン”で１語となっている場合に、未登録語“リー”が取られると誤りになる場合）が処理対象外とする。
【００２３】
関連語抽出部１４は、未登録語と共起単語の組を利用して、未登録語と出現状況が類似している登録済み単語を共起単語データ２２から求めて関連語とし、未登録語の関連語を抽出する。
【００２４】
処理説明の前に、そこで用いる共起単語データ２２の説明をする。
共起単語抽出部１３で作成された未登録語と共起単語の組と同様に、コーパス２１中の登録済み単語と共起単語の組を作成し、コーパス２１中での、その組の出現頻度および文書頻度を求めておく。例えば、文書番号２に“…伊勢さん、加藤さんらが…”があり、形態素解析結果が“…／伊勢（名詞）／さん（名詞）／、（読点）／加藤（名詞）／さん（名詞）／ら（名詞）／が（助詞）／…”となり、先頭から順に登録済み単語と前後１単語の名詞の組を抽出する場合、“２：伊勢／さん／加藤”、“２：さん／加藤／さん”、のように作成される。なお、“：”の前は文書番号を表す。また、単語と共起単語の組“さん／加藤／さん”の出現頻度は１２、文書頻度は１０というように組と出現頻度および文書頻度を対応付けておく。なお、事前にコーパス２１があれば、この処理は前もって行っておけばよい。また、未登録語を入力した際に、文書収集部１１で文書を集めて事前に用意したコーパス２１に追加する場合は、追加する文書の分だけ動的に組を抽出して、その出現頻度や文書頻度を計算し、頻度は実際の処理中に追加前のコーパス２１の同様なデータと足し合わせればよい。
【００２５】
関連語抽出部１４は、共起単語抽出部１３で得られた未登録語と共起単語の組を入力し、未登録語と共起単語の組に対し、未登録語の前後Ｍ個の共起単語が共通で、未登録語が登録済み単語に置換されている組を探し、各組のコーパス２１中の出現頻度および文書頻度から未登録語とそれを置換した登録済み単語との関連度を計算し、関連度の大きい順に抽出する。なお、関連度は閾値以上となるものに限定しても構わない。関連度Ｒは、未登録語をｘ、未登録語を置換した登録済み単語をｙ、ｘもしくはｙの前後Ｍ個の共起単語並びをａ、ｂとすると、Ｒ（ｘ，ｙ）＝Σａ，ｂ（（ｓｃｏｒｅ（ａ，ｘ，ｂ）＋ｓｃｏｒｅ（ａ，ｙ，ｂ））／２）で計算する。ｓｃｏｒｅ（ｌ，ｍ，ｎ）はｍの前の単語並びｌ、ｍの後に単語並びｎが現れた場合にコーパス２１における特徴を表わすもので、例えば、ｔｆｉｄｆの値が考えられる。ｔｆｉｄｆは、出現頻度ｔｆと文書頻度ｄｆと対象となる文書数Ｄからｔｆｉｄｆ＝ｔｆ×ｌｏｇ（Ｄ／ｄｆ）と計算され、特定文書に偏って出現するものを大きな値としやすくするものである。なお、Ｄはコーパス２１を作ったか準備した際にあらかじめ値が登録されるものとする。
【００２６】
なお、関連度の計算方法の一例であり、例えば、Ｒ（ｘ，ｙ）＝Σａ，ｂ（ｓｃｏｒｅ（ａ，ｘ，ｂ）×ｓｃｏｒｅ（ａ，ｙ，ｂ））としたり、Ｒ（ｘ，ｙ）＝Σａ，ｂＭＡＸ（ｓｃｏｒｅ（ａ，ｘ，ｂ），ｓｃｏｒｅ（ａ，ｙ，ｂ））とするなど、関連の度合いが測れるものであれば、他の計算式でもかまわない。例えば、未登録語と共起単語の組“さん／リー／さん”から、“リー”の前後１単語の名詞が共通で、未登録語“リー”と異なる単語の組を検索すると、“さん／加藤／さん”、“さん／竹下／さん”などいくつか見つかったとする。次に、“リー”と“加藤”について前後に“さん”が来る場合、関連度の式のｓｃｏｒｅの値は、ｓｃｏｒｅ（さん，リー，さん）＝１×ｌｏｇ（１０６６１４／１）＝５．０３と、ｓｃｏｒｅ（さん，加藤，さん）＝１２×ｌｏｇ（１０６６１４／１０）＝４８．３のように計算される。なお、Ｄ＝１０６６１４であったとする。そして、リーと加藤の関連度Ｒ（リー，加藤）＋＝（ｓｃｏｒｅ（さん，リー，さん）＋ｓｃｏｒｅ（さん，加藤，さん））／２＝２６．６８のように、“リー”と“加藤”について、前後の単語が共に“さん”でないが、前方の単語同士が共通で、かつ後方の単語同士が共通なもののｓｃｏｒｅを求め、逐次、加算して関連度Ｒ（リー、加藤）＝９４．７７となる。同様に、未登録語“リー”と共起単語の組と出現状況が類似しているもの全てを調べて、関連度を更新していくと、最終的に“リー”と他の単語との関連度が求まり、関連度の高いものから順に出力する。なお、表１は“関連度，未登録語，既知語”の順に並べた例である。
【００２７】
【表１】
2005326952.tif 000003
登録ノード候補選定部１５は、未登録語の関連語はシソーラス２４に登録済みであるので、その関連語が登録されているノード番号から未登録語の登録ノードの候補を選定する。例えば、表１の例では未登録語“リー”との関連度が高い対である関連語のノード番号の和集合を未登録語の登録ノード候補とした場合、ノード番号“５，３６７，４０５，４１４，４１６，４５９，４６４”が選定される。なお、未登録語のノード候補の選定方法はこの方法に限定されない。例えば、ある未登録語に対する全ての関連語のノード番号について、重複してある回数以上出現しているものに限定したり、関連度に応じてノード番号の選択方法を変更したりするなど、未登録語の登録ノード候補を適切に選択できれば別の方法でも構わない。
【００２８】
単語関係抽出部１６は、入力された未登録語に対して、未登録語文脈抽出部１２の文脈データを利用して、未登録語に関係する別の語とその関係を抽出し、別の語とその関係を未登録語の特徴と考えて、未登録語に対する特徴ベクトルを作成する。未登録語に関係する別の語とその関係を、未登録語に対する格要素と動詞の関係とした場合は、三つ組（未登録語、格要素、動詞）を作成する。例えば、未登録語“リー”に対して、未登録語文脈抽出部１２の文脈データから“３：リー（名詞）／は（助詞）／話（動詞語幹）／し（動詞活用語尾）／た（動詞接尾辞）”が得られた場合、未登録語“リー”に対する格要素、動詞の関係に対して、三つ組“（リー、は、話）”を作成する。
【００２９】
特徴ベクトル作成部１７は、ある未登録語に対する三つ組の集合から未登録語の特徴ベクトルを作成する。特徴ベクトルの項は、三つ組で使われる格要素や動詞に各項を対応付けたもので、三つ組に格要素や動詞が出現すれば、格要素や動詞に対応する各項に１を設定する。なお、未登録語に対する関係の抽出方法や、関係の対象となる単語は上記に限らない。また、特徴ベクトルの項や設定する値も上記に限定されない。例えば、特徴ベクトルの項ＩＤ＝０は格助詞の“は”に対応し、動詞“話”に対する特徴ベクトルの項はＩＤ＝１だとすると、特徴ベクトル（リー）＝（１，１，０，０，…）のように作成される。なお、特徴ベクトルの先頭からＩＤ＝０，１，…，に対応して並んでいると仮定する。
【００３０】
登録ノード調査・選定部１８は、あらかじめ登録ノード候補選定部１５で求めた未登録語の登録ノード候補から階層的な関係を考慮して、単語関係抽出部１６で求めた未登録語の特徴ベクトルを入力し、学習済みデータ２３を用いて登録ノードかどうかの調査を行い、未登録語の登録ノードを選定する。
【００３１】
処理説明の前に、そこで用いる学習済みデータ２３の説明をする。
学習済みデータ２３は、シソーラス２４に登録済みの単語に対して、特徴ベクトル作成部１７と同様な方法で未登録語の代わりに登録済み単語に対する特徴ベクトルを作成し、各ノードに対して未登録語を登録すべきかどうかを分類器で分類するために、ノードに関係する単語とそれ以外の単語の特徴ベクトルを使って学習したデータである。例えば、あるノード（もしくは、そのノードおよび下位のノード）に含まれる登録済み単語の特徴ベクトルを正例とし、あるノード（もしくは、そのノードおよび下位のノード）以外に含まれる登録済み単語の特徴ベクトルを負例として学習する。なお、あるノードに含まれる登録済み単語の特徴ベクトルを正例とし、あるノードに対して、兄弟、子孫の階層関係にあるノードに含まれる登録済み単語の特徴ベクトルを負例とするなど、登録ノードかどうかが精度よく判定されるならば別の方法でも構わない。学習器（分類器）としてＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）を用いた場合、正例と負例を分ける特徴空間内の境界を学習することになる。なお、同様な分類が可能であれば、他の学習器（分類器）を用いても構わない。
【００３２】
登録ノード調査・選定部１８では、ある未登録語に対し、あらかじめ登録ノード候補選定部１５で求めた未登録語の登録ノード候補を基点に階層的な関係を考慮して、単語関係抽出部１６で求めた未登録語の特徴ベクトルを用いて、登録ノードであるか調査を行い、未登録語の登録ノードを選定する。階層的な関係を考慮した調査方法としては、登録ノード候補から順に下位ノードを調べる方法や、登録ノード候補の基点から指定の距離内にあるノードを順に調べる方法が考えられるが、調査方法はこれに限定されない。上記方法により、未登録語の登録ノードを選定するのにシソーラス２４の全ノードを調べる必要はないため、高速に未登録語の登録ノードを決めることができる。
【００３３】
例えば、登録ノード候補選定部１５において、未登録語“リー”の登録ノード候補“５，３６７，４０５，４１４，４１６，４５９，４６４”が得られており、まず、登録ノード候補のうちノード番号５を基点としてどのノードに含まれているかを、そのノードから順にその下位ノードを調査したとする。未登録語“リー”が登録ノード番号５に含まれるかを調べる場合は、ノード番号５に対する学習済みデータを分類器に設定し、“リー”の特徴ベクトルを分類器に入力する。結果が正であれば学習時の正例と類似した特徴を持つと判断され、ノードに含まれることがわかる。また、結果が負であれば学習時の負例と類似した特徴を持つと判断され、ノードに含まれてないことがわかる。また、判断の際に尤度も得ることで、含まれやすさの度合いも分かる。
【００３４】
次に、図３のシソーラスの例にあるように、ノード番号５から下位ノードの番号６、４６、４７、４８、４９のような順で同様にノードに含まれているかどうかを調べた結果、ノード番号５のみ正であり、その他は負であったとすれば、ノード番号５には含まれ、その下位ノードには含まれないことになる。なお、登録ノード候補を基点にある限定した範囲のノードを全て調べても構わないし、多くのノードで負例と判断される場合は、最初に正例が出た時点で処理を終了しても構わない。同様に、ノード番号５以外の登録ノード候補についても調べた結果、全て負であったとすると、最終的に、未登録語“リー”は未登録語とその登録ノード番号５へ登録する。なお、人手確認を行うために、自動で登録を行わずに結果のみを出力しても構わない。また、複数のノードに含まれる場合も考慮し、判断で得られたノードへの含まれやすさの尤度も同時に出力しても構わない。
【００３５】
［第２の実施形態］
図２の単語関係抽出部１６、特徴ベクトル作成部１７、学習済みデータ２３がない場合でも、第１の実施形態と同様の処理をし、登録ノード候補選定部１５の結果を登録ノードとして、登録ノード調査・選定部１８で登録もしくは出力する。この場合の尤度は、関連語抽出部１４で計算された関連度となる。
【００３６】
［第３の実施形態］
図２の共起単語抽出部１３、関連語抽出部１４、登録ノード候補選定部１５、共起単語データ２２がない場合でも、第１の実施形態と同様の処理をし、登録ノード調査・選定部１８で単語関係抽出部１６で得られた最も大きな尤度を持つノードに登録もしくは出力する。
【００３７】
なお、本発明の単語登録方法は専用のハードウェアにより実現されるもの以外に、その機能を実現するためのプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行するものであってもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、フロッピーディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク装置等の記憶装置を指す。さらに、コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、インターネットを介してプログラムを送信する場合のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの（伝送媒体もしくは伝送波）、その場合のサーバとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含む。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】本発明の一実施形態の単語登録装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１の単語登録装置の処理の流れを表すフローチャートである。
【図３】シソーラスの例を示す図である。
【符号の説明】
【００３９】
１１    文書収集部
１２    未登録語文脈抽出部
１３    共起単語抽出部
１４    関連語抽出部
１５    登録ノード候補選定部
１６    単語関係抽出部
１７    特徴ベクトル作成部
１８    登録ノード調査・選定部
２１    コーパス
２２    共起単語データ
２３    学習済みデータ
２４    シソーラス
１０１〜１０９    ステップ
【図１】
2005326952.tif 000004
【図２】
2005326952.tif 000005
【図３】
2005326952.tif 000006